Nghiên cứu các phép biến đổi ảnh và tìm biên ảnh

Vì vậy xử lý ảnh là vấn đề không thể thiếu và hết sức quan trọng đểthu được hình ảnh tốt hơn, đẹp hơn, nhằm đáp ứng nhu cầu thông tin khácnhau của người nhận.Trong xử lý ảnh, việc nhận d

Trang 1

LỜI CẢM ƠN

Em sẽ không hoàn thành luận văn nếu không có sự hướng dẫn và chỉ bảo của thầy giáo PGS.TS Lê Huy Thập Em xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn của thầy.

Xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ, động viên của tất cả các bạn trong quá trình thực hiện luận văn.

Là sinh viên lần đầu nghiên cứu khoa học chắc chắn đề tài của em không tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy em rất mong sự đóng góp ý kiến của các thầy cô giáo và các bạn để đề tài của em được hoàn thiện Một lần nữa

em xin chân thành cảm ơn công lao dạy dỗ chỉ bảo của thầy, cô giáo Kính chúc quý thầy cô giáo mạnh khỏe, tiếp tục đạt được nhiều thắng lợi trong nghiên cứu khoa học và sự nghiệp trồng người.

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 05 tháng 05 năm 2012

Sinh viên thực hiện

Nguyễn Quang Hiệu

LỜI CAM ĐOAN

Tên tôi là: Nguyễn Quang Hiệu

Sinh viên lớp: K34CNTT - Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội 2

Tôi xin cam đoan:

1 Luận văn tốt nghiệp “Nghiên cứu các phép biến đổi ảnh và tìm biên ảnh” là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hướng dẫn của thầy

giáo PGS.TS Lê Huy Thập và tham khảo một số tài liệu trên Internet.

2 Luận văn không sao chép từ các tài liệu có sẵn nào

3 Kết quả nghiên cứu không trùng với các tác giả khác

Tôi xin chịu trách nhiệm về lời cam đoan này!

Hà nội, ngày 05 tháng 05 năm 2012

Người cam đoan

Nguyễn Quang Hiệu

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN 1

LỜI CAM ĐOAN 2

MỤC LỤC 3

DANH MỤC HÌNH ẢNH 5

MỞ ĐẦU 6

C hương 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 10

1.1.Các giai đoạn của một quá trình xử lý ảnh 10

1.2.Mô tả ảnh 13

1.3.Biểu diễn ảnh 16

Chương 2 CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 20

2.1 Kỹ thuật tăng giảm độ sáng 20

2.2.Tăng giảm độ t ương phản 22

2.3.Tách ng ưỡn g 23

2.4.Phép giãn ảnh đa cấp xám 23

2.5.Phép co ảnh đa cấp xám 25

2.6 Đóng, mở mức xám 25

2.7.Làm trơn theo kiểu Morphology 26

2.8.Các tác động ảnh xám cục bộ 26

2.9.Các phép biến đổi hình học 29

C hương 3 CÁC MÔ HÌNH MÀU 31

3.1 Học thuyết về mầu 31

3.2.Mô hình ba mầu 31

3.3.Các mô hình mầu vật lý 32

3.4.Mô hình mầu theo hư ớng thụ cảm 33

C hương 4 CÁC P HƯƠN G PHÁP TÌM BIÊN ẢNH 35

4.1 Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên 35

4.1.1 Kỹ thuật phát hiện biên trực tiếp 35

4.1.2 Kỹ thuật phát hiện biên gián tiếp 35

4.1.3 Quy trình phát hiện biên 36

4.2.Kỹ thuật phát hiện biên Gradient (Sobel) 36

4.3.Toán tử la bàn Kirsh 37

4.4.Kỹ thuật phát hiện biên Laplace 39

4.5.Tổng quan về thuật toán 41

4.5.1 Cơ sở lý thuyết thuật toán 41

4.5.2 Hoạt động của thuật toán 43

C hương 5 XÂY DỰNG ỨNG DỤNG 48

5.1 Phát biểu bài toán 48

5.2.Giao diện đa ngôn ngữ 49

5.3.Xây dựng các chức năng chính 51

5.4.Các form lọc (fillter) 54

5.5.Hiệu ứng ảnh (Displacement center) 55

5.6 Biên Ảnh (Edge Detetion ) 56

5.6.1 Kỹ thuật phát hiện biên Gradient 56

5.6.2 Toán tử la bàn Kirsh 56

5.6.3 Kỹ thuật phát hiện biên Laplace 56

KẾT LUẬN VÀ HƯ ỚNG PHÁT TRIỂN 57

TÀI LIỆU THAM KHẢO 59

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh 11

Hình 1.2: Ví dụ về ảnh xám 14

Hình 1.3 Ảnh nhị phân có kích thước 8x8 15

Hình 1.4 : Ảnh nhị phân và biểu diễn các mã loạt dài tương ứng 17

Hình 1.5: Hướng các điểm biên và mã tương ứng 18

Hình 4.1 Biên ảnh với toán tử Sobel 37

Hình 4.2 Biên ảnh với toán tử Kirsh 39

Hình 4.3 Biên ảnh với kỹ thuật Laplace 41

Hình 4.4 Đạo hàm hàm Gauss theo hai hướng (x, y) 44

Hình 4.5 Hình mô tả các điểm biên lân cận 46

Hình 5.1 Form giao diện chính 51

1 Mục đích, lý do chọn đề

tài

MỞ ĐẦU

Trên thế giới đã có rất nhiều công trình nghiên cứu tại nhiều quốc gia từ năm 1920 đến nay về xử lý ảnh đã góp phần thúc đẩy tiến bộ trong lĩnh vực này lớn mạnh không ngừng

Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này Hai nhiệm

vụ cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng hình ảnh và xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển

Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnh dạng số hoặc tương tự) gửi đến máy tính Người lập trình sẽ tác động các thuật toán tương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hợp với các ứng dụng khác nhau

Phần lớn con người thu nhận thông tin bằng thị giác, cụ thể đó là cáchình ảnh Vì vậy xử lý ảnh là vấn đề không thể thiếu và hết sức quan trọng đểthu được hình ảnh tốt hơn, đẹp hơn, nhằm đáp ứng nhu cầu thông tin khácnhau của người nhận.

Trong xử lý ảnh, việc nhận dạng và phân lớp đối tượng cần trải qua cácquá trình và các thao tác khác nhau Phát hiện biên là một giai đoạn rất quantrọng vì các kỹ thuật phân đoạn chủ yếu dựa vào giai đoạn này Mục đích củaviệc dò biên sẽ đánh dấu những điểm trong một số ảnh số mà có sự thay đổiđột ngột về độ xám, tập hợp nhiều điểm biên tạo nên một đường bao quanhảnh (đường biên) Nhờ có đường biên mà chúng ta có thể phân biệt giữa đốitượng và nền, phân biệt giữa các vùng khác nhau và định vị được đối tượng từ

đó mà nhận dạng đối tượng Đây là cơ sở quan trọng trong việc ứng dụngphương pháp này vào thực tiễn của cuộc sống, đặc biệt là trong điều kiện đất

nước ta đang từng bước phát triển và đi lên nên việc nghiên cứu các ứng dụng vấn đề này cần được quan tâm và phát triển.

Xuất phát từ thực tế đó, luận văn của em lựa chọn đề tài “Nghiên cứu các phép biến đổi ảnh và tìm biên ảnh” đề tài là hệ thống hoá kiến thức về các

phương pháp phát hiện biên, từ các kỹ thuật biến đổi ảnh, dò biên cài đặtchương trình để đưa ra các nhận xét, so sánh, đánh giá về các phương pháptìm biên ảnh Qua đó có cái nhìn tổng quát về các phương pháp phát hiệnbiên

2 Nhiệm vụ, yêu cầu

- Nhiệm vụ:

Luận văn phải nêu được những nét cơ bản về việc sử dụng các kỹ thuật

xử lý ảnh và tìm biên ảnh Xây dựng chương trình ứng dụng nhằm mục đích

mô phỏng quá trình hiển thị biên dựa trên ngôn ngữ Visual C#

+ Nghiên cứu phương pháp nhận dạng biên theo kỹ thuật đạo hàmbậc nhất Gradient

+ Nghiên cứu phương pháp nhận dạng biên theo kỹ thuật đạo hàmbậc hai Laplace

+ Xây dựng ứng dụng nhận dạng biên với các kỹ thuật khác nhaudựa trên ngôn ngữ Visual C#

3 Phương pháp nghiên cứu

a Phương pháp nghiên cứu lý luận

Nghiên cứu qua việc đọc sách, báo và các tài liệu liên quan nhằm xâydựng cơ sở lý thuyết của đề tài và các biện pháp cần thiết để giải quyết cácvấn đề của đề tài

b Phương pháp chuyên gia

Tham khảo ý kiến của các chuyên gia để có thể thiết kế chương trình phùhợp với yêu cầu thực tiễn, nội dung xử lý nhanh đáp ứng được yêu cầu ngàycàng cao của người sử dụng

c Phương pháp thực nghiệm

Thông qua quan sát thực tế, yêu cầu của cơ sở, những lý luận đượcnghiên cứu và kết quả đạt được qua những phương pháp trên

4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

a Đối tượng nghiên cứu

Các kĩ thuật xử lý ảnh và tìm biên ảnh

b Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi luận văn của em dừng lại ở việc nghiên cứu và phát triển mộtphần nhỏ ứng dụng trong việc xử lý ảnh và tìm biên ảnh thông qua một số kĩthuật phát hiện biên dựa trên phương pháp phát hiện biên trực tiếp

5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Nếu đề tài “Nghiên cứu về các phép biến đổi ảnh và tìm biên ảnh”

được xây dựng trên C# thì sẽ giúp ta rút ngắn thời gian xử lý công việc, thỏamãn nhu cầu ngày càng cao của con người, cho kết quả chính xác trong cáckết quả đã thu được

6 Cấu trúc của khoá luận

Sau một thời gian nghiên cứu, tìm hiểu và được sự giúp đỡ chỉ bảo tậntình của thầy giáo PGS.TS Lê Huy Thập, em đã hoàn thành luận văn này

Ngoài phần mở đầu và kết luận, nội dung chính của khoá luận gồm 5chương, nội dung cụ thể của các chương như sau:

Chương 1: Tổng quan về xử lý ảnh

Trong chương này trình bày sơ lược về xử lý ảnh, giới thiệu các bước

xử lý trong một hệ thống xử lý ảnh Một số thành phần cốt tử trong xử lý ảnh,như điểm ảnh, mức xám, ảnh số, ảnh nhị phân, ảnh đen trắng, ảnh màu, biênảnh, được trình bày như là các khái niệm

Chương 2: Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Nội dung của chương này sẽ đề cập đến một số kỹ thuật nâng cao chấtlượng ảnh bằng các phương pháp như: tăng giảm độ sáng, tương phản, xử lýmàu ảnh, lọc và làm mịn ảnh

Chương 3: Các mô hình màu

Chương này nói về học thuyết và mô hình các màu được mô tả qua cácthành phần tông màu, độ bão hòa và cường độ màu

Chương 4: Các phương pháp tìm biên ảnh

Nội dung của chương này sẽ đề cập đến một số kỹ thuật phát hiện biênbằng toán tử mặt nạ (sobel), toán tử la bàn (kirsh) và kỹ thuật phát hiện biênlaplace

Chương 5: Xây dựng ứng dụng

Qua việc cài đặt thử nghiệm các phép biến đổi ảnh và tìm biên đã trìnhbày trong chương trước, từ các kết quả mô phỏng thực nghiệm khi chạychương trình, trong chương trình này đưa ra các kết luận, so sánh các phépbiến đổi ảnh và tìm biên ảnh Chỉ ra phương pháp biến đổi ảnh và tìm biênảnh phù hợp với loại ảnh cần xử lý

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH

Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giácmáy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này Hai nhiệm vụ

cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và

xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thịgiác vào điều khiển

Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu tại nhiều quốc gia từ năm 1920 đếnnay về xử lý ảnh đã góp phần thúc đẩy tiến bộ trong lĩnh vực này lớn mạnhkhông ngừng

Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnhdạng số hoặc tương tự) gửi đến máy tính Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở địnhdạng phù hợp với quá trình xử lý Người lập trình sẽ tác động các thuật toántương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hơp với các mụcđích khác nhau

1.1 Các giai đoạn của một quá trình xử lý ảnh

Con người thu nhận thông tin qua các giác quan trong đó thị giác đóng vaitrò quan trọng nhất Sự phát triển nhanh của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và

đồ hoạ đã phát triển mạnh mẽ và ngày càng có nhiều ứng dụng trong cuộcsống Xử lý ảnh đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người máy

Quá trình xử lý nhận dạng ảnh là một quá trình thao tác nhằm biến đổi mộtảnh đầu vào để cho ra một kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quátrình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận

Ảnh tốt hơn

Kết luậnHình 1.1 Quá trình xử lý ảnh

Như vậy mục tiêu của xử lý ảnh có thể chia làm ba hướng như sau:

- Xử lý ảnh ban đầu để cho ra một ảnh mới tốt hơn theo một mongmuốn của người dùng (ví dụ: ảnh mờ cần được xử lý để rõ hơn)

- Phân tích ảnh để thu được thông tin nào đó giúp cho việc phân loại vànhận biết ảnh (ví dụ: phân tích ảnh vân tay để trích chọn các đặc trưng vântay)

- Từ ảnh đầu vào mà có những nhận xét, kết luận ở mức cao hơn, sâuhơn (ví dụ: ảnh một tai nạn giao thông phác hoạ hiện trường tai nạn)

1.1.2 Xử lí trước

Quá trình xử lí trước thực ra bao gồm nhiều công đoạn nhỏ Trước hết làcông việc tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do những nguyên

nhân khác nhau: có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sánghay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến Do vậy cần phải tăng cường và khôiphục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnhgần giống nhất với trạng thái gốc (trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng).Nhằm các mục đích phục vụ cho các bước tiếp theo.

Những mục đích riêng biệt có thể đặt ra cho quá trình xử lý trước là:

+ Thực hiện điều chỉnh độ chiếu sáng để khắc phục hậu quả của sựchiếu sáng không đồng đều

+ Giảm nhỏ thành phần nhiễu

+ Cải thiện độ tương phản của ảnh màu do khuôn màu không tốt

+ Hiệu chỉnh độ méo giá trị xám

+ Loại bỏ tính không đồng thể của ảnh gây nên từ tính không đồng bộcủa lớp nhạy quang của hệ thống thu nhận ảnh

+ Chuẩn hóa độ lớn, dạng và màu

+ Điều chỉnh bộ lọc để khuyếch đại các tần số với những thông tinquan trọng được khuyếch đại và nén đi các tần số khác

1.1.3 Phân đoạn

Là quá trình phân chia các đối tượng cần khảo sát ra khỏi phần nội dungcòn lại của ảnh, phân tách các đối tượng tiếp giáp nhau và phân tách nhữngđối tượng riêng biệt thành những đối tượng con Một phương pháp phân đoạnảnh là sử dụng một ngưỡng giá trị xám để phân tách ảnh thành đối tượng vànền (những điểm dưới ngưỡng xám thuộc về nền, ngược lại thuộc về đốitượng)

1.1.4 Tách ra các đặc tính

Dựa trên các thông tin thu nhận được qua quá trình phân đoạn, kết hợp vớicác kỹ thuật xử lý để đưa ra các đặc trưng, đối tượng ảnh cũng như các thôngtin cần thiết trong quá trình xử lý Nhờ các đặc tính có được từ ảnh ta có thểphân loại các đối tượng khác nhau của ảnh

1.1.5 Phân loại ảnh

Thực hiện công việc sắp xếp một đối tượng vào một lớp đối tượng chotrước Để giải quyết bài toán này thì các đặc tính có ý nghĩa phải được lựachọn Ta tìm thấy các đặc tính có ý nghĩa khi ta phân tích các mẫu được lựachọn từ những đối tượng khác nhau

1.2 Mô tả ảnh

1.2.1 Pixel (Picture Element)

Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng

Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh Trongquá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thôngqua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lượng hoá thành phầngiá trị mà thể về nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm

kề nhau Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà

ta quen gọi hay viết là Pixel - phần tử ảnh Mỗi Pixel bao gồm một cặp tọa độ

chỉ vị trí (x,y) và một mức xám nhất định Mật độ Pixel trên một ảnh số cho taxác định được độ phân giải của ảnh Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng rõnét và ngược lại Ví dụ một ảnh số có độ phân giải là 800 x 600 Pixel nghĩa là

có 800 điểm theo chiều ngang và 600 điểm theo chiều dọc

1.2.2 Mức xám (Gray Level)

Mức xám của điểm ảnh là kết quả sự biến đổi tương ứng một cường độsáng của điểm ảnh đó với một giá trị số (kết quả của quá trình lượng hoá).Cách mã hoá kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hoá 256 mức làphổ dụng nhất do lý do kỹ thuật Vì 28 = 256 (0, 1, , 255), nên với 256 mứcmỗi pixel sẽ được mã hoá bởi 8 bit

1.2.3 Ảnh số

Ảnh số là một tập hợp các điểm ảnh Khi được số hoá, nó thường đượcbiểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,m): n dòng và m cột Ta nói ảnh gồm n x m

pixels Người ta thường kí hiệu P(x,y) để chỉ một pixel Tùy theo loại ảnh mà một pixel có thể lưu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit.

P(x,y)| x=0 n, y=0 m

Sau đây là ví dụ về một ảnh xám Bức ảnh được tái hiện bởi 40000 mẫusắp xếp trên mảng 2 chiều, 200 cột và 200 dòng Các mức xám của một Pixelnằm trong khoảng [0 255] Với 0 là màu đen, 255 là màu trắng các giá trịtrung gian là màu xám

1.2.4 Phân loại ảnh

Hình 1.2: Ví dụ về ảnh xám

Ảnh số (Image Digital) được thể hiện trên máy tính dưới các dạng khácnhau tùy theo giá trị mức xám của từng điểm ảnh cũng như sự mã hóa cácđiểm ảnh Dựa vào sự khác nhau đó mà người ta phân ra thành 3 loại ảnh chủyếu đó là: ảnh nhị phân, ảnh xám và ảnh màu

a) Ảnh nhị phân

Ảnh nhị phân chỉ bao gồm hai mức màu phân biệt: màu đen và màu trắng

Mức xám của tất cả các điểm ảnh chỉ nhận một trong hai giá trị 0 hoặc 1 (0 làmàu đen và 1 là màu trắng) Với ảnh nhị phân, mỗi Pixel được mã hóa trênmột bit Sau đây là một ví dụ về ảnh đen trắng với tập hợp 8 x 8 = 64 điểmảnh.

c) Ảnh màu

Thông tin con người thu nhận bằng hình ảnh đều bắt nguồn từ thị giác Mắtngười có thể phân biệt được rõ nét nhất 3 màu là: Đỏ (Red - R), lục (Green -G), lam (Blue - B)

Ảnh màu nói chung là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đỏ (R), lục (G), lam (B)

và thường thu nhận trên các giải băng tần khác nhau Với ảnh màu cách biểudiễn cũng tương tự như ảnh đen trắng chỉ khác là mỗi Pixel ảnh gồm 3 thànhphần màu P=[red,green,blue] Mỗi Pixel cần được biểu diễn bằng 3 bytes.Mỗi màu cũng phân thành L cấp khác nhau (L thường là 256) Do vậy, để lưutrữ ảnh màu, người ta có thể lưu trữ từng mặt màu riêng biệt, mỗi màu lưu trữ

như một ảnh đa cấp xám Do đó không gian nhớ dành cho một ảnh màu lớngấp 3 lần một ảnh đa cấp xám cùng kích thước.

1.3 Biểu diễn ảnh

1.3.1 Biểu diễn ảnh trong máy tính

Trong biểu diễn ảnh, người ta thường dùng các phần tử đặc trưng của ảnh

là pixel Nhìn chung có thể xem một hàm hai biến chứa các thông tin như biểudiễn của một ảnh Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả lôgic hay địnhlượng các tính chất của hàm này Trong biểu diễn ảnh cần chú ý đến tínhtrung thực của ảnh hoặc các tiêu chuẩn “thông minh” để đo chất lượng ảnhhoặc tính hiệu quả của các kỹ thuật xử lý

Ta cần xem xét ảnh sẽ được biểu diễn ra sao trong bộ nhớ máy tính Nếulưu trữ trực tiếp ảnh thô theo kiểu bản đồ ảnh, dung lượng sẽ khá lớn, tốn kém

mà nhiều khi không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng Thường người takhông biểu diễn toàn bộ ảnh thô mà tập trung đặc tả các đặc trưng của ảnhnhư: biên ảnh (Boundary) hay các vùng ảnh (Region) Dưới đây giới thiệumột số phương pháp biểu diễn Thường người ta dùng:

- Biểu diễn mã loạt dài (Run - Length Code)

- Biểu diễn mã tứ phân (Quad Tree Code)

- Biểu diễn mã xích (Chaine Code)

- Ngoài ra cũng dùng mô hình thống kê

phương pháp này, mỗi mạch sẽ được biểu diễn bởi địa chỉ bắt đầu của mạch

và chiều dài mạch theo dạng: (<hàng,cột>, chiều dài)

c) Mã xích

Mã xích thường được dùng để biểu diễn biên của ảnh Thay vì lưu trữ toàn

bộ ảnh, người ta lưu trữ dãy các điểm ảnh như A, B, , M Theo phương phápnày, 8 hướng của véctơ nối 2 điểm biên liên tục được mã hoá Khi đó ảnhđược biểu diễn qua điểm ảnh bắt đầu A cùng với chuỗi các từ mã Điều nàyđược minh hoạ trong hình dưới đây

A 111 110 000 001 000 110 101 110 101 010 100 010

Hình 1.5: Hướng các điểm biên và mã tương ứng

1.3.2 Các loại tệp cơ bản trong xử lý ảnh

Ảnh thu được sau quá trình số hóa thường được lưu lại phục vụ cho cácquá trình tiếp theo Trong quá trình phát triển của kỹ thuật xử lý ảnh tồn tạinhiều định dạng ảnh khác nhau

a) Phần đầu (Header): Là phần chứa các thông tin về kiểu ảnh, kích

thước, độ phân giải, số bit dùng cho 1 Pixel, cách mã hóa, vị trí bảng màu…

b) Dữ liệu nén (Data Compression): Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã

đã được Header chỉ ra

c) Bảng màu (Palette Color): Bảng màu không nhất thiết phải có ví dụ khi

là ảnh đen trắng Nếu có bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảngmàu được sử dụng để hiện thị màu của ảnh

Chương 2.

CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH

Ta nhận thấy một ảnh màu thông thường là ảnh bao gồm ba màu chính:Red – Green – Blue sẽ bao gồm 3 ảnh xám: Red, Green và Blue Như vậy

để xử lý ảnh mầu ta phải xử lý trên 3 ảnh xám Red, Green, Blue của nó và kếthợp lại sẽ có kết quả như mong muốn

2.1 Kỹ thuật tăng giảm độ sáng

Tăng cường độ sáng (Brightness) của một ảnh có thể được hiểu như sựphát sáng toàn bộ ảnh Hay nói một cách cụ thể đó là sự phát sáng toàn bộ củamọi Pixel trong ảnh đó

Đây là một kỹ thuật khá đơn giản: để tăng thêm độ sáng, tất cả các Pixelcủa ảnh cần được cộng thêm giá trị điều chỉnh vào mọi kênh màu RGB Tuy

kỹ thuật này đơn giản nhưng nó đem lại hiệu quả khá cao và rất hay được sửdụng trong lĩnh vực xử lý ảnh Nó giúp ích rất nhiều trong các ngành như yhọc, địa lý, quân sự, trong việc phân tích và nhận dạng

Ở đây điều chỉnh Brightness không chỉ được sử dụng để làm sáng lênnhững ảnh tối mà còn được sử dụng để làm tối đi các ảnh sáng Một ảnh sánghoàn toàn đơn giản là tất cả các Pixel đều màu trắng trong khi một ảnh tối tất

cả các Pixel đều màu tối Sự khác nhau duy nhất trong làm tối một ảnh là trừ

đi giá trị điều chỉnh vào mỗi kênh màu R - G - B của ảnh

Đối với mỗi kênh màu, chúng chỉ nhận các giá trị [0, 255] Chính vì thế khităng cường hay giảm độ sáng của một ảnh ta phải chú ý đến ngưỡng của cáckênh Điều đó có nghĩa là với mỗi kênh màu của một Pixel nếu nhỏ hơn 0 thì

ta phải gán bằng 0 và nếu lớn hơn 255 thì ta phải gán bằng 255

Biểu thức cho kỹ thuật Brightness có dạng:

g(x,y) = f(x,y) + b Trong đó b là hằng số cộng thêm vào giá trị màu f(x,y) Độ sáng của ảnh

tăng nếu b > 0, và giảm bớt nếu b < 0.

Thuật toán chung được miêu tả bằng :

If (Brightness = True) Then // Tăng độ sáng

NewValue = OldValue + Adjustment;

Else NewValue = OldValue - Adjustment; // Giảm độ sáng

If (NewValue < ValueMin) Then NewValue = ValueMin; If

(NewValue > ValueMax) Then NewValue = ValueMax;

Để cho thuật giả này nhanh hơn, chúng ta phân ra hai mức làm sáng(Lightening) và làm tối (Darkening) Việc phân ra làm hai mức là có hai lý

do Thứ nhất là khi làm sáng ảnh thì không phải kiểm tra nếu giá trị màu dưới

0 và khi làm tối ảnh cũng không phải kiểm tra nếu giá trị màu trên 255 Lý dothứ hai quan trọng hơn Đó là một Byte chỉ giữ những giá trị giữa 0 và 255

Mà phạm vi điều chỉnh màu lại nằm trong [-255, 255] Điều đó có nghĩa lànếu chúng ta không phân ra làm hai mức thì giá trị điều chỉnh màu phải là Int

và khi đó việc xử lý tốn thêm thời gian sau mỗi vòng lặp

Thuật toán trên có thể được cải tiến như sau:

If (Brightness = True) Then

NewValue = OldValue + Adjustment;

If (NewValue > 255) Then NewValue = 255;

Else // Brightness=False

NewValue = OldValue - Adjustment;

If (NewValue < 0) Then NewValue = 0;

Với biến điều chỉnh màu Adjustment được khai báo kiểu Byte

(a) (b) (c)

Hình 2.1: Ảnh gốc (a); ảnh đã giảm độ sáng (b);

ảnh đã được tăng cường độ sáng (c).

Ta nhận thấy rằng những điểm đã sáng trắng trong ảnh gốc không đượclàm sáng hơn và các điểm đã tối đen trong ảnh gốc cũng không được làm tốihơn

2.2 Tăng giảm độ tương phản

Độ tương phản (Contrast) thể hiện sự thay đổi cường độ sáng của đối tượng

so với nền, hay nói cách khác, độ tương phản là độ nổi của điểm ảnh hayvùng ảnh so với nền

Ảnh số là tập hợp các điểm, mà mỗi điểm có giá trị độ sáng khác nhau Ởđây, độ sáng để mắt người dễ cảm nhận ảnh song không phải là quyết định.Thực tế chỉ ra rằng hai đối tượng có cùng độ sáng nhưng đặt trên hai nền khácnhau sẽ cho cảm nhận khác nhau Vì vậy ta có thể thay đổi độ tương phản củaảnh sao cho phù hợp

Việc làm tăng độ tương phản rất hữu ích khi tiến hành xử lý trước theophương pháp phân ngưỡng Bằng việc làm tăng độ tương phản, sự khác nhaucủa giá trị nền và đối tượng, độ dốc của cạnh đối tượng được tăng lên Do đósau khi làm tăng độ tương phản ta có thể tìm các giá trị màu thích hợp vớimột vùng sáng hơn

Trong một ảnh có độ tương phản cao, có thể xác định được các viền rõ ràng

và chi tiết khác nhau của ảnh đó được nổi bật Còn trong một ảnh có độ tươngphản thấp, tất cả các màu đều gần như nhau gây khó khăn cho việc xác định

các chi tiết của ảnh Biểu thức cho kỹ thuật Contrast có dạng:

g(x,y) = af(x,y) Trong đó a là hằng số nhân vào giá trị màu tại f(x,y) Độ sáng của ảnh tăng nếu a > 1, và giảm bớt nếu a < 1.

Thuật toán được miêu tả như sau :

NewValue=OldValue/255; // Biến đổi đến một phần trăm

NewValue=NewValue - 0.5; NewValue=NewValue*ContrastValue;//ContrastValue thuộc [-1,1] NewValue=NewValue + 0.5;

NewValue=NewValue*255;

If (NewValue > 255) Then NewValue = 255;

If (NewValue < 0) Then NewValue = 0;

Biểu thức Brightness và Contrast có thể được kết hợp lại để có được biểu thức sau:

+ Inew(x, y) = Max nếu I(x, y) >= λ

+ Inew(x, y) = Min nếu I(x, y) < λ

B3: Dịch chuyển mẫu T’ trên ảnh I theo trật tự từ trên xuống dưới, từ trái

sang phải sao cho pham vi mẫu của T’ nằm trong ảnh I Ở mỗi lần dịchchuyển, pixel ảnh kết quả tương ứng có mức xám bằng giá trị lớn nhất củatổng các cặp pixel của mẫu T’ và ảnh I tương ứng Kết quả thu được có thểgiảm đi cùng một giá trị xám thích hợp

B1: Dịch chuyển mẫu T trên ảnh I theo trật tự từ trên xuống dưới và từ

trái sang phải sao cho mẫu T nằm trong ảnh I Ở mỗi lần dịch chuyển, pixelảnh kết quả tương ứng có mức xám bằng giá trị nhỏ nhất của hiệu cặp giá trịpixel ảnh I và mẫu T

Ví dụ: Cho ảnh I6x6 và mẫu T sau

1 1

1 1Mẫu T

2.7 Làm trơn theo kiểu Morphology

Thuật toán này dựa trên cơ sở rằng phép mở mức xám làm trơn ảnh xám từ phía trên mặt độ sáng, còn phép đóng làm trơn từ phía dưới Do đó, với phần

tử cấu trúc T, phép làm trơn được định nghĩa như sau:

+ Sao chép mép ảnh cũ sang ảnh mới

+ Kế tiếp các ảnh một cách tuần hoàn và tạo ra một tín hiệu tuần hoàn.+ Giảm các tín hiệu nhiễu

2.8.2 Phương pháp lọc - làm nhẵn

Trong nhiề u lĩ nh vự c kỹ thuậ t , nhiễ u đó ng vai trò chủ yế u gây nênnhữ ng khó khăn khi ta cần phân t ích một tín hiệu nào đó , cũng không loạitrừ tín hiệ u ả nh Giữ a mộ t ả nh thự c và ả nh số hoá thu nhậ n đượ ckhá c nhau khá

nhiề u vì có nhiề u quá trì nh can thiệ p và o Nguyên nhân là

do nhiễ u điệ n tử của máy thu hay chất lượng kém của bộ số hoá Ta xem xé t biế n nhiễ u thể hiệ n trên ả nh thế nà o Giả sử ảnh là một miền có mức

xám đồng nhất, như vậ y các phần tử của ma trận biểu diễn ảnh sau quá trình

số hoá phải có cùng giá

trị Nhưng thự c tế quan sá t ta thấ y : gầ n giá trị trung bì nh củ a mứ c xá m có nhữ ng phầ n tử trộ i lên khá nhiề u Đó chí nh là hiệ n tượ ng nhiễ u Như vậ y nhiễ u trong ả nh số đượ c xem như sự dị ch chuyể n nhanhcủ a tí n hiệ u thu nhậ n (tín hiệu ảnh I [m,n]) trên mộ t khoả ng cá ch ngắ n ).Xem xé t mộ t cá ch tương đương trong không gian tầ n số , nhiễ u ứ ng vớ i cá c thà nh phầ n tầ n số cao trong ảnh Do vậ y, ngườ i ta nghĩ đế n việ c biế

n đổ i có tí nh đế n ả nh hưở ng củ a cá c phầ n tử lân cậ n bằ ng cá ch lấ y

“tổ hợ p” các điểm lân cận này (trong khônggian thự c) hay lọ c cá c thà nh phầ n tầ n số cao (trong không gian tầ n số )

Đây chính là ky thuật lọc (filtering) Cơ sở lý thuyế t củ a kỹ thuậ t lọ c số

là dự a trên tính dư thừ a thông tin không gian : các pixel lân cận có thể có cùng hoặc gần cùng một số đặc tính Hơn nữ a, nhiễ u có thể coi như sự độ tbiế n củ a mộ t điể m ảnh so với các điểm lân cận

Trong kỹ thuậ t nà y , ngườ i ta sử dụ ng mộ t mặ t nạ và di chuyể n khắ p ả nh gố c Tuỳ theo cách tổ hợp điểm đang xét với các điểm lân cận mà

ta có kỹ thuậ t lọc tuyến tính hay phi tuyến Điể m ả nh chị u tá c độ ng củ

a biế n đổ i là điể m ở tâm mặ t nạ

2.8.3 Bộ lọc tuyến tính

Trong kỹ thuậ t lọ c tuyế n tí nh, ảnh thu được sẽ là tổng trọng số hay làtrung bình trọng số các điểm lân cậ n vớ i nhân cuộ n hay mặ t nạ Vì cónhiều loại nhiễ u can thiệ p và o quá trì nh xử lý ả nh nên cầ n có nhiề u bộlọ c thí ch hợ p Để làm trơn nhiễu ta sử dụng các mặt nạ thông thấp Ví dụ:

A vùng lận cận 5 B vùng lân cận 9 C vùng lân cận 9 D Bộ lọc Gauss

bằng

Lọc tuyến tính ngoài làm trơn nhiễu còn có thể trích chọn biên (nổi biên).

Dễ dàng nhận thấy rằ ng biên là điể m có độ biế n thiên nhanh về giá trị mứ c xám Theo quan điể m về tầ n số tí n hiệ u , các điểm biên ứng với các thành phầ n tầ n số cao Do vậ y, ta có thể dù ng bộ lọ c thông cao để cả i thiệ n : lọc các thành phần tần số thấp và chỉ giữ lại thành phần tần số cao Vì thế, lọc thông cao thườ ng đượ c dù ng là m trơn biên trướ c khi tiế nhà nh cá c thao tá c vớ i biên ảnh Dướ i đây là mộ t số mặ t nạ dù ng trong lọ c thông cao:

ch gầ n đú ng không thay đổ i quá nhiề u vớ i giá trị thự c)

2.8.4 Bộ lọc phi tuyến

Khác với lọc tuyến tính , kỹ thuật lọc phi tu yế n coi mộ t điể m ả nh kế t quả không phả i là tổ hợ p tuyế n tính của các điểm lân cận Người ta thường sử dụng 3 bộ lọc đó là: trung vị, giả trung vị và lọc ngoài

a) Lọc trung vị

Điểm ảnh đầu vào sẽ được thay thế bằng trung vị các điểm ảnh Kỹ thuậtnày đòi hỏi giá trị các điểm ảnh phải được sắp theo thứ tự tăng hay giảm dần.Kích thước của sổ cũng được chọn (2k+1)x(2k+1) Lọc trung vị có tác dụngsau:

+ Hữu ích cho việc loại bỏ các điểm ảnh hay các hàng mà vẫn bảo toàn độphân giải

+ Hiệu quả giảm các điểm nhiễu trong cửa sổ lớn hơn hoặc bằng một nửa

số điểm trong cửa sổ

2.9 Các phép biến đổi hình học

2.9.1 Phép dịch ảnh

Là sự tịnh tiến gốc tọa độ, trong đó các trục của tọa độ sau phép biến đổi sẽ

di chuyển theo cùng hướng, việc phân chia thang trên tọa độ là không đổi.Gốc tọa độ cũ (-tx, -ty) thì tọa độ (x’, y’) được tính như sau:

x’ = x - tx

y’ = y - tyPhép biến đổi có thể được mô tả dưới định thức sau:

T=

2.9.2 Phóng to hoặc thu nhỏ ảnh

Còn được gọi là sự chia lại thang tọa độ Khi chia thang tọa độ gốc vàhướng được giữ nguyên, chia thang tiến hành với hệ số chia thang Sx, Sy vàcác tọa độ mới được tính toán theo công thức:

Phép biến đổi có thể được mô tả dưới định thức sau:

T=

2.9.3 Phép quay ảnh

Ngay từ khi xuất hiện, hiệu ứng quay ảnh đã gây ấn tượng lớn và thu hút sựquan tâm của những người yêu thích xử lý ảnh Thực ra đây là phương phápchuyển đổi các Pixel trong ảnh Do không làm thay đổi giá trị màu trong ảnhnên có thể thực hiện phương pháp này trên ảnh màu cũng như trên ảnh xám.Một ảnh được xem như là một mảng hai chiều, chuyển đổi lại vị trí các Pixel

là sắp xếp lại mảng này Khi quay thì sự chia thang giữ nguyên chỉ có hướngtrục thay đổi Còn trục mới xuất hiện bằng cách quay trục cũ đi một góc θngược chiều kim đồng hồ, khi đó tọa độ mới được theo theo công thức

x’ = cosθ + y.sinθy’ = -x.sinθ + y.cosθ

Chương 3 CÁC MÔ HÌNH MÀU 3.1 Học thuyết về mầu

Vật lý học đã xác định nguyên nhân của mầu sắc chính là sự bức xạ và sựnhạy màu riêng mang tính chất thuần túy chủ quan

Khái niệm mầu định hướng theo thụ cảm:

+ Tông mầu (sắc mầu) là tính chất mà với nó ta xác định được các màugọi là rực rỡ (đỏ, vàng, lam) với các mầu không rực rỡ như trắng, xám, đen.+ Độ bão hòa mầu (độ thuần mầu) nói lên một mầu thuần hay sạch nhưthế nào Vùng bước sóng càng cao, hẹp thì độ thuần mầu càng cao

Do không có tập hợp 3 mầu cơ bản nào mà từ đó có thể tạo ra tất cả cácmầu nên uỷ ban quốc tế về chiếu sáng CIE đã đưa ra một mô hình trong đómỗi mầu được đặc trưng bằng đường cong phân bố năng lượng của chúng

Tiêu chuẩn của CIE về các bước sóng như sau: màu đỏ = 700 nm; lục = 546,1 nm và lam = 435,8 nm Gọi X, Y, Z là ba thành phần của1 mầu nào đó

trong các mầu cơ bản của CIE thì các thành phần mầu x, y, z được tính nhưsau trong bảng mầu CIE 2D:

1

Ở đây bảng mầu chuẩn CIE được mô tả dưới dạng 2 chiều

Lục(0,1,0) Vàng(1,1,0)

Đỏ cô ban(0, 1,1)

Trắng (1, 1, 1)

Đỏ(1,0,0) Đen(0,0,0)

b) Mô hình mầu CMY – Cyan Megenta Yellow

Dùng để xuất thông tin mầu ra các thiết bị như máy in màu Để mô tả ảnhmàu, ba mầu sẽ được tách ra và in chồng lên nhau Sự chuyển đổi giữa 2 hệRGB và CMY

-RGB

XYZ

0.412 0.357 0.1800.213 0.715 0.0720.019 0.119 9.950

R

G

B

111

CMY

CMY

111

RGB